Магистерская диссертация посвящена разработке средства автоматизации бизнес-процессов с интеллектуальным модулем поддержки принятия решений. Был проведен анализ ÑÑƒÑ‰ÐµÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ BPM платформ и как в Ð½Ð¸Ñ Ñ€ÐµÑˆÐ°ÐµÑ‚ÑÑ проблема принятия решений. Был выявлен общий недостаток в виде создания правил, по которым принимается решение. Предложен новый Ð¿Ð¾Ð´Ñ Ð¾Ð´, использующий машинное обучение для выдачи рекомендаций. Была спроектирована система, состоящая из Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð¾Ð½ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð², Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ¹ÑÑ‚Ð²ÑƒÑŽÑ‰Ð¸Ñ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ собой по сети. Разработана нейронная сеть, состоящая из Ð½ÐµÑÐºÐ¾Ð»ÑŒÐºÐ¸Ñ ÑÐºÑ€Ñ‹Ñ‚Ñ‹Ñ ÑÐ»Ð¾ÐµÐ² и обучена модель классификатора. Проведена проверка корректности работы НС на реальном наборе Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ . Созданная система может быть использована на Ð¿Ñ€ÐµÐ´Ð¿Ñ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸ÑÑ Ð»ÑŽÐ±Ð¾Ð³Ð¾ масштаба, главное условие - интенсивное использование бизнес-процесса для формирования тренировочного набора Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ . Разработанный интеллектуальный модуль может использоваться отдельно от основной системы, как средство для рекомендаций по принятию решений.